Uma grande parte de um todo no mundo corporativo é a computação. Na nossa geração, as mudanças são rápidas, exigindo assim, adaptação e atualização. Com isso, as abordagens tradicionais devem ser substituídas pela criação de sistemas contínuos com interface natural, é aí que as tecnologias de Inteligência Artificial entram atendendo esses requisitos.
A inteligência artificial está na lista das tendências tecnológicas inovadoras para 2022, e não é para menos. Porém, muitas pessoas acham que a IA está ligada apenas ao entretenimento no geral, principalmente no mundo dos games. Diante disso, é importante ressaltar que a IA pode ser uma aliada para a sua empresa.
Você sabe se sua empresa está preparada para esta tendência tecnológica? Você tem pessoal qualificado no seu departamento de TI para isso? Você sabia que você pode optar pela alocação de profissionais (Body Shop) de alto nível para te ajudar nesta parte, com agilidade, qualidade, além da flexibilização que este modelo proporciona? E por último, você sabe como utilizar IA na sua empresa?
Neste artigo, vamos responder a estas questões, mostrando as vantagens desta contratação, e que é possível sim utilizar Inteligência artificial para o seu negócio economizando com pessoal e contratação.
O que é Inteligência Artificial
É a ciência e engenharia de fazer máquinas inteligentes, especialmente programas de computador inteligentes.
De fato, a IA não é tão antiga, a definição de Inteligência artificial nasceu de Alan Turing´s em seu trabalho chamado “Computing Machinery and Intelligence”, publicado em 1950.
Um ponto importante neste artigo é sobre um questionamento de Turing sobre as máquinas poderem pensar. Através deste questionamento o autor ofereceu um teste em que uma pessoa tenta distinguir respostas de um computador e de uma pessoa, algo que podemos ver hoje (a ideia) com a Alexa.
A Revolução da IA como a conhecemos hoje foi em meados de 2015, quando a Hanson Robotics criou Sophia, que até então é o projeto mais sofisticado do mundo.
Esta IA artificial adquire novos conhecimentos de acordo com sua interação com os humanos e estes dados ficam armazenados em uma nuvem. Ou seja, quanto mais interação, mais ela está “na medida”.
Em 1995, Stuart Russell e Peter Norvig publicaram “Inteligência Artificial: Uma Abordagem Moderna”, tornando-se um dos principais livros didáticos no estudo da IA.
Neste livro, os autores se aprofundam em quatro potenciais definições de IA, estas definições vão diferenciar os sistemas de computador tendo como base a racionalidade e pensamento versus ação:
A Abordagem humana são sistemas que pensam como humanos e sistemas que agem como humanos
A Abordagem ideal seria sistemas que pensam racionalmente e sistemas que agem racionalmente.
Alan Turing definiria a IA como “sistemas que agem como humanos”.
Pensando de forma mais complexa e técnica nos moldes atuais, a IA possui duas abordagens:
1º Conexionista (de baixo pra cima) = envolve criação de redes neurais artificiais imitando a estrutura do cérebro.
2º Simbólica (de cima pra baixo) = busca replicar a inteligência analisando a cognição independente da estrutura biológica do cérebro, pensando em símbolos.
Interessante, não é mesmo? Mas o que esse conceito tem a ver com o meu negócio? Tudo!
Vamos entender melhor neste artigo, como utilizar a IA no mundo corporativo.
Exemplos de IA para o mundo corporativo
Já deu para perceber que IA não é necessariamente um robô humanóide na porta da sua loja falando bom dia para os clientes (até pode ser), mas é muito mais simples, acessível e está se consolidando cada vez mais no dia a dia das empresas, mais do que você imagina.
Uma matéria publicada no jornal O Povo em 2021, mostrou que IA é uma tendência para micro e pequenas empresas (já que para as grandes, já está consolidada), e neste artigo, foi divulgado que a inteligência artificial cresceu de 38%, em 2018, para 48%, em 2020.
11 exemplos de como as empresas podem se beneficiar da IA?
- Reconhecimento de fala
Também é conhecido como reconhecimento automático de fala (ASR), reconhecimento de fala por computador ou fala para texto, e é um recurso que usa o processamento de linguagem natural (NLP) para processar a fala humana em um formato escrito. Muitos dispositivos móveis incorporam o reconhecimento de fala em seus sistemas para realizar pesquisas por voz, por exemplo. Siri e Alexa.
- Atendimento ao cliente
Os agentes virtuais online estão substituindo os agentes humanos ao longo da jornada do cliente. Eles respondem a perguntas frequentes e interagem com o consumidor.
Exemplos incluem bots de mensagens em sites de comércio eletrônico com agentes virtuais, os chamados chatbots, aplicativos de mensagens, como Slack e Facebook Messenger, e tarefas geralmente feitas por assistentes virtuais e assistentes de voz.
Os “chatbots” são robôs virtuais (softwares) que interagem com os clientes, são ágeis no suporte e o tempo de resposta é bem mais rápido.
- Visão computacional
Essa tecnologia de IA permite que computadores e sistemas obtenham informações significativas de imagens digitais, vídeos e outras entradas visuais. Essa capacidade de fornecer recomendações é diferente das tarefas de reconhecimento de imagem.
Alguns exemplos: alimentada por redes neurais convolucionais, a visão computacional tem aplicações na marcação de fotos nas mídias sociais, imagens de radiologia na área da saúde e carros autônomos na indústria automotiva.
- Mecanismos de recomendação
Com os dados de comportamento de consumo anteriores, os algoritmos de IA podem ajudar a descobrir tendências de dados que podem ser usados para desenvolver estratégias de venda cruzada.
Um exemplo desta tecnologia são as recomendações aos clientes durante o processo de checkout para vendas online.
- Negociação automatizada de ações
Projetadas para otimizar portfólios de ações, as plataformas de negociação de alta frequência orientadas por IA fazem milhares ou até milhões de negociações por dia sem intervenção humana.
- Vendas e marketing
A IA pode ser uma aliada nas vendas e no marketing, através do machine learning, em que o sistema aprende através de dados coletados. É uma categoria que usa algoritmos mais amplos e identifica padrões, capaz de fazer previsões e descobrir insights.
É um método para “treinar” o seu computador para aprender com as entradas, este aprendizado da máquina é que ajuda o computador a ter inteligência artificial.
A partir deste entendimento mais técnico sobre machine learning, fica fácil entender como é usado no dia a dia, certo? Um exemplo são os serviços de streaming, na qual eles “sabem” o que você gosta de assistir e escutar e te indicam conteúdos do seu gosto.
Já o deep learning, está dentro do machine learning, que basicamente “treinar” computadores para fazer tarefas dos seres humanos, que também pode incluir o reconhecimento da fala, identificação de imagem e previsões. São algoritmos mais complexos semelhantes aos neurônios, que são capazes de aprender a realizar tarefas bem mais avançadas sem qualquer interferência de seres humanos.
Esta tecnologia de deep learning é usada em reconhecimento facial, e nas vendas pode ser utilizada como reconhecimento de fala, melhorando atendimentos em fast foods , hotéis, contact centers, etc.
- Auxílio na gestão
Esta ferramenta auxilia na tomada de decisões mais precisas por parte dos gestores, em que através de dados, o gestor pode prever o comportamento do cliente. Empresas de advocacia usam IA para auxiliar no escritório, fornecendo dados de alterações na legislação, por exemplo. Empresas de agronegócio podem monitorar dados de armazenagem de grãos para a tomada de decisão.
- Edge AI
É o ponto de contato onde os dispositivos físicos encontram o mundo digital, por exemplo, onde um sensor no chão de fábrica se conecta à Internet e pode enviar dados de forma autônoma para fazer uma solicitação de serviço. Edge AI ou AI na borda sustenta a Internet das Coisas (IoT).
- A Internet das Coisas (IoT)
Esse conceito mostra a relação da internet com as coisas, ou seja, quando existe interconexão. A ideia é parecida com a casa inteligente, por exemplo, um aspirador de pó que limpa em horários específicos e sozinho. São tecnologias integradas no dia a dia.
Um exemplo de IoT para o mercado é o agronegócio, na qual máquinas colheitadeiras são automatizadas, equipamentos que identificam detalhes do solo como nutrientes, nível de água, etc.
A IoT depende de uma ampla variedade de endpoints e gateways de TI para funcionar e dados para impulsionar a IA, especialmente para respostas em tempo real (por exemplo, para veículos autônomos).
- A IA generativa
A IA generativa aprende sobre artefatos a partir de dados e gera novas criações inovadoras que são semelhantes, mas não repetem o original.
A IA generativa tem o potencial de criar novas formas de conteúdo criativo, como vídeo, e acelerar os ciclos de P&D em áreas que vão da medicina ao desenvolvimento de produtos.
- Dados sintéticos
São gerados artificialmente por meio de aprendizado de máquina. Ele espelha as propriedades estatísticas de dados reais, mas não usa as propriedades de identificação desses dados (por exemplo, nomes e detalhes pessoais).
A IA precisa de grandes quantidades de dados para gerar resultados utilizáveis, e dados sintéticos serão uma fonte importante de grandes conjuntos de dados que podem modelar cenários remotos enquanto protege dados confidenciais e pessoais.
Cases de negócios para inteligência artificial hoje
Agora que vimos quais as tecnologias envolvidas na Inteligência Artificial, vamos entender melhor onde podemos aplicar estas tecnologias no mundo dos negócios.
- IA na gestão da cadeia de suprimentos.
Os cases de uso incluem manutenção preditiva, gerenciamento de riscos, aquisição, atendimento de pedidos, planejamento da cadeia de suprimentos e gerenciamento de promoções.
A IA também pode ser útil para a automação da tomada de decisões, porque é muito mais consistente e mais rápida do que os humanos em tarefas específicas.
- IA em vendas e capacitação de vendas.
Identifique novos leads e oportunidades com base em clientes existentes semelhantes, cultive clientes em potencial estabelecendo relacionamentos por meio de rastreamento e mensagens inteligentes de atividades e use a venda guiada para melhorar a execução de vendas e aumentar a receita de vendas.
A IA no marketing pode ajudar com personalização em tempo real, otimização de conteúdo e mídia e orquestração de campanhas para aumentar, simplificar e automatizar processos e tarefas de marketing, de outra forma limitados por recursos e custos humanos. A proposta de valor mais atraente é a capacidade da IA de descobrir novos insights de clientes e acelerar a capacidade dos profissionais de marketing de implantá-los em escala.
- A IA no atendimento ao cliente
Pode prever o que os clientes pedirão e desviar proativamente as consultas recebidas. Assistentes virtuais de clientes (VCAs) com reconhecimento de fala, análise de sentimentos, garantia de qualidade automatizada/aumentada e outras tecnologias oferecem aos clientes opções de autoatendimento e atendimento assistido 24 horas por dia, 7 dias por semana em todos os canais.
- IA em recursos humanos.
Os cases incluem recrutamento e habilidades (usar a PNL para estabelecer ontologias consistentes de habilidades e empregos para busca e correspondência da próxima geração).
O RH também está aproveitando os mecanismos de recomendação para conteúdo de aprendizado, mentores, planos de carreira e aprendizado adaptativo.
- IA em finanças.
Os melhores candidatos para habilitação de IA de curto prazo são processos dinâmicos que exigem julgamento e envolvem dados não estruturados, voláteis e de alta velocidade.
Os exemplos incluem o cumprimento de novos padrões contábeis, a revisão de relatórios de despesas e o processamento de faturas de fornecedores.
- IA no jurídico.
As aplicações comuns incluem contratos (montagem, negociação, due diligence, pontuação de risco e gerenciamento do ciclo de vida), e-discovery (classificação de documentos, extração de dados e análise de texto) e gastos (classificação de fatura).
Soluções para os desafios: Alocando profissionais (Body Shop) para IA
Ficou claro que qualquer empresa pode contar com IA e o quão vantajoso é para o negócio. Ficou mais claro ainda a importância da alocação de profissionais de TI para ajudar nesta questão, já que o Body shop é um serviço pontual para questões específicas
A alocação de profissionais de TI é uma forma de montar uma equipe eficiente sem necessariamente precisar contratar todos os membros dela como efetivos, ou seja, é perfeito para implementar: user experience, engajamento com clientes, Big Data, Analytics e muito mais.
E nós da Sysprice, temos os recursos de body Shop para IA! Afinal, dentro do cenário empresarial atual, a tecnologia está em tudo e em todos os lugares, independente do tamanho da empresa, e pensando nisso e em você, é que oferecemos a alocação de profissionais de TI com o melhor custo-benefício.
Vimos neste artigo, como a IA oferece uma gama de opções para as empresas, seja pequena, média ou grande, com a finalidade de melhorar serviços, gastar menos tempo e dinheiro, ser mais certeiro em previsões além de ter mais segurança.
Vimos também quais as vantagens de utilizar estas tecnologias e como a alocação de profissionais pode ser uma aliada para implementação de projetos mais pontuais.
Gostou do nosso artigo? Deixe aqui nos nossos comentários o que você achou, se você sabia que pode ter IA na sua empresa ou se você já possui, qual IA adotou.
Até a próxima!
